UÇAK YEDEK PARÇALARININ STOK MALİYETLERİNİN KARIŞIK TAM SAYILI PROGRAMLAMA İLE OPTİMİZASYONU

Öz

Günümüzde havacılık sektöründe meydana gelen hızlı gelişmeler ve sektöre yönelik artan ilgi, uçak bakım-onarım sektöründe kullanılan envanterin yönetimi konusunu önemli hale getirmiştir. Havayolu firmaları için envanter kontrolü ve yönetimi; karlılık ve sürekliliğin sağlanması açısından kritik bir öneme sahiptir. Firmalar hem stok maliyetlerini minimum yapma hem de müşterilerine sundukları hizmet seviyelerini maksimize etme isteğindedirler. Bu iki durumun gerçekleşmesini sağlayan yöntem ise Doğrusal Programlamadır. Şirket minimum düzeyde stok bulundurma maliyetiyle maksimum düzeyde müşteri hizmet düzeylerine ulaşmayı amaçlamaktadır. Yapılan çalışmada, dar gövde uçaklarında 3. parti müşterilere yedek parça hizmeti sunulan müşteriler için 2022 yılı aralık sonu itibariyle envanter eksiği bulunan 192 komponent ele alınmış ve %96 hizmet seviyesi ortalamasını gerçekleştirmek için 192 adet komponentten her birisi için ne kadar yedek yatırımı yapılması gerektiği karışık tamsayılı programlama tekniği ile çözülmüştür. Çeşitli yedek miktarlarında ne kadar hizmet seviyesine ulaşıldığı 10 farklı senaryo için Poisson istatistiksel dağılımıyla hesaplanmıştır. Çalışma, Türkiye’nin en büyük hava araçları bakım onarım merkezinde gerçekleştirilmiştir. Uygulama kısmında havacılık bakım onarım sektöründe A320 tipi dar gövde uçak yedek parçalarının mevcut yedek sayısı 2022 yılının sonu itibariyle elimizdeki yedek sayısını göstermektedir. Uygulama problemi Doğrusal Programlama ile çözülmüştür. Stok maliyetinin minimize edilmesinde CPLEX Optimization Studio 12.8 uygulaması kullanılmıştır. Bu çalışmada; şirket 3. parti müşterilerine taahhüt ettiği servis seviyesine ulaşıp müşteri memnuniyetini sağlarken diğer bir yandan da envanter maliyetlerini düşürerek stok optimizasyonunu gerçekleştirmiş olmaktadır. Danışman firmanın 2023 yılı için önerdiği yedek sayılarına göre ortaya çıkan yedek sipariş maliyeti ile istenilen hizmet seviyesini sağlayan optimizasyon probleminin çözülmesi sonucunda ortaya çıkan yedek sipariş maliyetleri birbirleriyle karşılaştırılmıştır.

Anahtar Kelimeler

• Envanter Yönetimi
• Komponent Yönetimi
• Poisson Dağılımı
• Karışık Tam Sayılı Programlama
• Optimizasyon

OPTIMIZATION OF INVENTORY COSTS OF AIRCRAFT SPARE PARTS WITH MIXED INTEGER PROGRAMMING

Abstract

The rapid growth in the aviation sector has highlighted the importance of inventory management in aircraft maintenance and repair. Effective inventory control is crucial for airlines to ensure profitability and continuity. Companies aim to minimize stock costs while maximizing service levels. Linear Programming helps achieve these goals. This study, conducted in Turkey’s largest aircraft maintenance center, identified 192 components with inventory shortages for narrow-body aircraft as of December 2022. Using mixed integer programming, it determined the necessary spare parts investment to achieve a 96% service level. Poisson distribution was used to calculate service levels for various spare part quantities in 10 scenarios. In the application part, the current number of spare parts for A320 type narrow body aircraft spare parts in the aviation maintenance and repair sector shows the number of spare parts we have as of the end of 2022. The application problem has been solved with Linear Programming. IBM CPLEX Optimization Studio 12.8 application has been used to minimize inventory cost. In this study; company 3. while reaching the service level that the party undertakes to its customers and ensuring customer satisfaction, on the other hand, it has realized inventory optimization by reducing inventory costs. The replacement order costs incurred according to the consultant firm’s proposed replacement numbers for the year 2023 and the replacement order costs incurred as a result of solving the optimization problem that provides the desired level of service were compared with each other.

Keywords

• : Inventory Management
• Component Management
• Poisson Distribution
• Mixed Integer Programming
• Optimization.

Kaynakça

1. airlinehaber. (2019). airlinehaber. Retrieved from www.airlinehaber.com
2. Aktürk, E., Özkale, C., Fığalı, N., & Engin, O. (2005). Yavaş Devreden Stok Elemanları İçin Envanter Modelleri Uygulaması. V. Ulusal Üretim Arastırmaları Sempozyumu.
3. Alfieri, F. (2014). Aircraft Maintenance and Repair – Rotable Inventory Components.
4. Altay, N. (2011). Service Parts Management: Demand Forecasting and Inventory Control. Springer.
5. Arıkan, İ., & Ahipaşaoğlu, S. (2006). Ulaştırma İşletmeleri. Ankara: Gazi Kitabevi.
6. Bahar, E. (2018). Türkiye’de Havayolu İşletmeciliğinin Gelişimi. İstanbul Arel Üniversitesi İ.İ.B.F. Ekonomi Yönetimi Ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 3(1), 28-29.
7. Çevik, O. (2006). Afyon Kocatepe Üniversitesi, İ.İ.B.F. Dergisi, 8(1), 158-162.
8. Danztig, G. B., & Thapa, M. N. (1997). Linear Programming: 1, Introduction. The simplex method, pp. 63-111.

9. Ecer, A. (2009). Bulanık Ahp Yöntemi ile Lojistik Yönetimine Çözüm Yaklaşımı ve Bir Uygulama. Marmara Üniversitesi S.B.E. Yüksek Lisans Tezi.
10. Ekin, E. (2020). Havacılık Sektöründe Yedek Parça Envanter Problemlerine Simülasyon ve Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri İle Hibrit Bir Çözüm Yaklaşımı. Marmara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Doktora Tezi.
11. Erdoğan, S. (2019). Tam Sayılı Doğrusal Programlama İle Araç Rotalama Problemi Çözümü Ve Bir Servis Ağında Uygulaması. Sakarya Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 34-38.
12. Erişkin, E. (2021, Nisan 29). BŞEÜ Fen Bilimleri Dergisi, 8(1), 292-299. doi:https://doi.org/10.35193/bseufbd.885635
13. Genç, R. (2009). Lojistik Ve Tedarik Zinciri Yönetiminin Yöntem Ve Kavramları. Ankara: Detay Yayıncılık.
14. Kasap, N., Biçer, İ., & Özkaya, B. (2010). Stokastik Envanter Model Kullanılarak İş Makinelerinin Onarımında Kullanılan Kritik Yedek Parçalar İçin Envanter Yönetim Sistemi Oluşturulması.
15. Katrancı, A., & Organ, A. (2021, Mayıs 6). İtfaiye Erlerinin Vardiya Çizelgeleme Sorununun Çözümünde Tamsayılı Programlama Yaklaşımı. Pamukkale Üniversitesi İşletme Araştırmaları Dergisi, 8(1), 131-149. Retrieved from https://dergipark.org.tr/tr/pub/piar
16. Kilpi, J. (2007). Valuation of Rotable Spare Parts. Helsinki School of Economics.
17. Kuyucak, F., & Şengür, Y. (2009). Değer Zincir Analizi: Havayolu İşletmeleri İçin Genel Bir Çerçeve. Karamanoğlu Mehmet Bey Üniversitesi Sosyal Ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi(1), 138.
18. Özçiloğlu, M. M. (2009). Algılayıcı Ağlarda Gözlemnememe Olgusunun Doğrusal Porramlama ile İncelenmesi. TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi.
19. Özder, U. (2009). Kobilerde Otomasyona Geçiş Sürecinde Tamsayılı Doğrusal Programlama Yöntemini Kullanarak Karar Verme. Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, 39-54.
20. Öztürk, A. (2003). Yöneylem Araştırması. Ankara: Ekin Kitabevi. SHGM. (2017, 04 24). Retrieved from SHGM İnternet Sitesi: http://www.web.shgm.gov.tr
21. Taha, H. (2003). Operations Research: An Introduction.
22. Taha, H. (2007). Yöneylem Araştırması. Literatür Yayıncılık.
23. Turan, F. (2002, Aralık). Karma Tamsayılı Doğrusal Programlama ve Bir Uygulama Denemesi. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, 21-31.
24. Vikipedist. (2023, Şubat 21). Retrieved from Vikipedi Özgür Ansiklopedi sitesi: https://tr.wikipedia.org/wiki/Poisson